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変換したモデル

前の章で見たように、変数を変換すると、技術的な条件に違反しているモデルを、条件が満たされるモデルに変えられることがあります。技術的な条件が満たされていれば、推測統計の出力を正しく解釈できます。以下の2つのモデルでは、標準誤差とp値の変化に注目してください(どちらの設定でもp値は有意です)。

この演習はコースの一部です

R による線形回帰の推測

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演習の手順

  • LAhomes データセットで、pricebed に対して線形回帰し、結果を tidy に整形してください。
  • 同様に対数変換した変数でも実行します:log(price)log(bed) に対して回帰します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create a tidy model


# Create a tidy model using the log of both variables
コードを編集して実行